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[机器学习] 《机器学习实战》 价值500 2019

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发表于 2020-4-18 09:18:12 | 显示全部楼层 |阅读模式
│  介绍.png
% d% a1 m) l/ o, V4 @│  
+ w3 j6 z& e3 T7 x9 f├─01.第1章 k-近邻算法
  J  I" _$ n, O2 g│      任务01:第1期 k-近邻算法(完整版).zip
( s; v# U# A# Y, ?, G3 W│      任务02: 1.机器学习概述.mp4
2 n$ W; O( ]0 {& P" Q5 c- d! P│      任务03: 2.k-近邻算法原理.mp4
; ?6 _  b/ b7 W2 U3 R6 ]/ Y5 b│      任务04: 3.k-近邻的python实现.mp49 L2 ]8 W& b7 Y1 i6 R' d. T6 K+ W
│      任务05: 4.k-近邻算法之约会网站配对效果判定.mp4
: q) i& K7 ], Q. y* G- u│      任务06: 5.k-近邻算法之手写数字识别.mp44 O! L8 x! H6 p4 o( m
│      % Y% b1 c* C* K- U6 K0 G; A
├─02.第2章 决策树
) C0 G& ^8 g2 m6 V3 l│      任务07:第2期 决策树(完整版).zip# ^9 Q( r2 G; R& o
│      任务08: 1. 决策树原理简介.mp4
; g. X- Z/ W% U/ T│      任务09: 2. 决策树的构建准备工作.mp4% i( E, j3 i1 N8 D
│      任务10: 3. 递归构建决策树.mp4
- M; b5 h2 u/ g! F│      任务11: 4. 利用sklearn绘制决策树.mp47 G4 [) R, R# E9 \
│      任务12: 5. 决策树的可视化.mp4
2 Q, ?% R  q2 `" o0 j│      任务13: 6. 使用决策树预测隐形眼镜类型.mp4
& w& R9 t% y8 W: [1 B  F│      * W, w5 I8 e& X5 z. _  T
├─03.第3章 朴素贝叶斯
& v; m5 ?! Z% V- t# G│      任务14: 第3期 朴素贝叶斯 (完整版).zip
2 j1 X7 c/ d) ?9 B2 c6 c$ e& ]; M│      任务15: 1. 朴素贝叶斯概述.mp4
. z" y- c* o, P+ x8 l2 |│      任务16: 2. 朴素贝叶斯之鸢尾花数据实验.mp4% n  D. [' K" R
│      任务17: 3. 朴素贝叶斯之言论过滤.mp46 l3 a/ a/ T8 r- W
│      任务18: 4. 朴素贝叶斯之垃圾邮件过滤.mp48 j; _6 J4 B. G. b
│      任务19: 5. kaggle比赛之“旧金山犯罪分类预测”.mp4( F5 {) ?8 |+ t+ j9 N
│      任务20: 6. 算法总结.mp4
$ _2 n% N% D4 y; W│      
# I0 S& {1 c# E9 C! g" y7 H' a* c├─04.第4章 Logistic 回归6 ^+ Y: a5 \! l
│      任务21:第4期 logistic(完整版).zip5 ]9 `* e1 C. v( @
│      任务22: 1. logistic原理概述.mp4' G2 k6 B$ r0 |/ I" O
│      任务23: 2. 损失函数正则化.mp4: ]# h; R3 }' W! o* ?: w7 w/ B2 P
│      任务24: 3. 梯度下降法.mp43 J0 J6 R; h; D
│      任务25: 4. 梯度下降种类解析.mp4
0 A$ d- d. C% \& I0 \│      任务26: 5. 梯度下降求解逻辑回归.mp4
  C+ t; i5 Z) J0 A│      任务27: 6. 病马案例.mp4  s: r7 c5 E0 n% m6 T- c
│      任务28: 7. sklearn实现葡萄牙银行营销案例.mp4# _. a$ Q( o2 [/ S
│      任务29: 8. 分类算法大比拼.mp4
5 y! x7 @2 p0 p4 C6 C│      任务30: 9. 算法总结.mp46 k- V0 ~! G! |5 O; [/ ^
│      3 B" C: V+ f. D. Q. h
├─05.第5章 支持向量机
- k2 F3 H9 U" z. @│      任务31:第5期 支持向量机(完整版).zip5 l( R# X, z: R( f. ?# f
│      任务33: 2. 补充数学公式.mp4
" C8 `6 [: `; ]9 Y5 D' s6 A5 f# c│      任务34: 3. smo算法流程.mp4
8 \3 ]/ D  W5 L! y│      任务35: 4. 简化版smo算法.mp4$ }0 u; b$ B0 D1 ^
│      任务36: 5. 完整版smo算法.mp47 f# v9 b2 d( R8 q, b
│      任务37: 6. 核函数.mp4
3 {' k) Y2 ]2 r! E│      任务38: 7. 非线性svm.mp4. r& o2 U3 P5 b% h7 Z. {
│      任务39: 8. 案例:svm之手写数字识别.mp46 w9 v/ P: o" }  ~! [; H
│      任务40: 9. 算法总结.mp4
! v* _) B9 K4 k. y- s' Q9 }│      
' p) Z7 m4 B7 @& ~( l. d├─06.第6章 AdaBoost算法+ H: w) |) F1 w+ p# |' ^
│      任务41:第6期 Adaboost算法(完整版).zip9 r& Z8 F# e1 t4 P
│      任务42: 1. 集成算法概念.mp4
: Q5 c1 a" W0 {* r2 b│      任务43: 2. adaboost算法步骤.mp44 a! H; v$ F# q$ K! u
│      任务44: 3. 构建弱分类器.mp4
+ [3 J# b& m& }. m│      任务45: 4. adaboost完整版函数.mp4
9 Q6 G+ t  K( a│      任务46: 5. 案例:adaboost在病马数据集上的应用.mp4
! D5 s. l$ T( E: C- A/ n+ |│      任务47: 6. 分类器衡量指标.mp47 ^' q, B- o8 S  T7 |9 V
│      任务48: 7. 样本不均衡问题.mp4- W) ?3 ], @2 m) M: D" X
│      任务49: 8. 案例:套坦尼克号幸存者预测.mp4
/ ]' U5 c: v9 w6 e' j; T│      - T/ k4 h0 ~: d, w
├─07.第7章 线性回归% x% k5 G, d$ _; [5 l6 ]
│      任务50:第7期 线性回归(完整版).zip! Y& o% W  x0 Y+ n
│      任务51: 1. 线性回归概述.mp42 d- R/ q. U1 T4 n& K# `% E
│      任务52: 2. 线性回归的损失函数.mp4/ q0 E6 D. A% K, ^7 C! {" L
│      任务53: 3. 简单线性回归python实现.mp4
  ^& R- m" O3 g. q: [│      任务54: 4. 局部加权线性回归.mp44 [2 _/ ^8 |$ J8 b  S
│      任务55: 5. 案例:预测鲍鱼的年龄.mp4
2 }. M4 g$ `# ^7 |% T│      任务56: 6. 岭回归.mp4
2 o# U; [9 ]% e/ [; T│      任务57: 7. lasso和向前逐步回归.mp4
% H, ?/ S7 E0 R5 P! b│      任务58: 8. 爬虫获取乐高交易数据.mp4% _; A" _* O4 @7 `- j
│      任务59: 9. 乐高二手成交价预测.mp4
5 I7 P# u. @: K: d$ f7 D' N; }) M: B│      
7 i" N! \3 `; s; x! a3 A1 T- I, j$ O├─08.第8章 树回归& }; b1 Y3 q; r  W" U& _! U% I& ?
│      任务60:第8期 树回归(完整版).zip5 [" ?. H- W! j4 ^, @- e- C2 K$ Z* Z
│      任务61: 1. 决策树回顾.mp49 r+ v, v  x0 e$ u0 C7 t
│      任务62: 2.cart算法概述.mp4
6 u% H7 N3 n( E3 O% C6 Z% ^│      任务63: 3. cart回归树的python实现.mp4
; T  x  j4 d# Q, w8 A- X│      任务64: 4. 回归树的sklearn实现.mp4
& B% u$ Q2 l$ v6 \│      任务65: 5. 树剪枝.mp4
  Q* z6 Q# {7 @, \" X6 q│      任务66: 6. 模型树.mp4
8 S0 ^# u& W8 d) F; ~  T% S) k│      任务67: 7. 回归树预测结果.mp4) B5 N3 U& ?$ Q! ]  w/ k  ?
│      任务68: 8. 模型树和标准线性回归预测结果.mp4! `7 F2 J) u  ^4 |) _$ x% B5 A) e  k
│      任务69: 9. 使用python的tkinter库创建gui.mp4. {7 t1 o2 c& {6 {' d
│      . `4 O' i; N; a; [9 M
├─09.第9章 K-均值聚类算法6 I) a% O; e+ y1 |3 }
│      任务70:第9期 K-均值聚类(完整版).zip) o2 c. _; P" h, L5 Q
│      任务71: 1. 聚类分析概述.mp4
& s7 F7 x7 W' c) d6 m8 w: U│      任务72: 2. k均值算法原理.mp4
0 t; C' i8 Z, E3 F: t; ~│      任务73: 3. k均值算法的python实现(1).mp4
# `6 |9 R5 q0 z( I: x│      任务74: 4. k均值算法的python实现(2).mp4
3 x( e9 T9 M- t& U  O9 S/ W- H│      任务75: 5. 算法验证.mp4
9 o. i" {. i( m│      任务76: 6. 误差平方和sse和学习曲线.mp4
' u  r4 ?; E# J' F4 I: z2 M; p; Y9 }" f│      任务77: 7. 模型收敛稳定性探讨.mp4
* M$ |  v! `1 P+ P│      任务78: 8. 二分k均值法(1).mp4
  k4 }( ]0 G% Y  Z, A│      任务79: 9. 二分k均值法(2).mp4
( T# z3 g# p9 a  x3 c$ [- z│      任务80: 10. 聚类模型评价指标.mp47 B4 h' _2 n$ G5 |
│      任务81: 11. 轮廓系数的python实现.mp4
6 k$ o7 z6 G; v5 H% [│      任务82: 【附录1】距离类模型中距离的确定.mp4
* C1 C8 x7 i9 \6 b; U│      任务83: 【附录2】归一化处理.mp4
( h5 B, s; s6 c& M│      
4 d5 Q0 L- d  g; m8 z& d! R└─10.第10章 关联规则之Apriori
- H% w/ N" ^2 b, G        任务84:课件、代码及数据集下载.zip0 k0 h  ^7 e/ K) d( C  I4 m0 O( q
        任务85: 1 关联分析概述.mp4
- Z) k* F: b( u" G7 V: x/ O        任务86: 2 频繁项集的评估标准:支持度&置信度.mp4
8 g# A" z; c6 R3 W5 C8 ~2 n        任务87: 3 频繁项集的评估标准:提升度.mp4
, x) N3 Z6 B) v- z" V2 g        任务88: 4 关联规则的发现.mp4- |- I$ v7 A; ]# }& l6 W0 {1 d1 p
        任务89: 5 apriori原理.mp4
0 W' r& {6 x% L6 j4 V+ L6 ?+ A        任务90: 6 apriori挖掘频繁项集(1).mp4
' ]4 n) S) `, A- A        任务91: 7 apriori挖掘频繁项集(2).mp41 I) S8 ]4 F6 z+ \/ s/ \
        任务92: 8 apriori挖掘频繁项集(3).mp4) l. }9 R/ X& z* g
        任务93: 9 apriori挖掘关联规则(1).mp49 `( ]- b+ f$ a8 l6 ^
        任务94: 10 apriori挖掘关联规则(2).mp4( O3 |+ V" k( ]; l
        任务95: 11 案例:发现美国国会投票中的模式.mp4
; X% d% h$ q4 [8 ?) b        任务96: 12 案例:发现毒蘑菇的相似特征(1).mp43 \/ L. `6 n" Q1 `# R1 h) P
        任务97: 13 案例:发现毒蘑菇的相似特征(2).mp47 P8 v; N, n( V5 ], D5 l
        任务98: 14 案例:发现毒蘑菇的相似特征(3).mp4
" R$ U# E$ R5 h2 O6 D7 b+ {* i3 G
下载地址:- w8 g9 {& P( W; f
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发表于 2020-7-19 13:37:32 | 显示全部楼层
太厉害了
学数学
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